Aumentación de datos mediante grandes modelos de lenguaje para la clasificación de preguntas contables

Autores
Quiroga, William; Ferretti, Edgardo; Thompson, Horacio
Año de publicación
2025
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Este trabajo presenta el marco inicial de una Tesina de Grado en curso. La misma, está orientada a explorar el potencial de los Grandes Modelos de Lenguajes (LLMs) para generar muestras etiquetadas a partir de ejemplos preexistentes, con el fin de mejorar el desempeño de modelos de Aprendizaje Automático (AA) en la tarea de clasificación de preguntas en español dentro del dominio contable. Se propone aplicar técnicas de generación de contenido utilizando LLMs y evaluar la consistencia del contenido generado mediante clasificadores basados arquitecturas transformers. El estudio permitirá la creación de recursos valiosos para el Procesamiento de Lenguaje Natural en un idioma y dominio poco explorado, como así también contribuiría en líneas de investigación vinculadas a métodos avanzados de AA y su aplicación para el diseño y desarrollo de agentes conversacionales.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Grandes modelos de lenguaje
Aumentación de datos
Agentes conversacionales
Clasificación de preguntas
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
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